MathLabs

Lớp 10

Biến cố và xác suất

Khả năng một kết cục xảy ra, đo bằng một số giữa 0 và 1.

Trực giácTrực giác: khả năng xảy ra là bao nhiêu?

Tung một đồng xu, gieo một con xúc xắc, hay quay một vòng quay: mỗi việc này là một phép thử ngẫu nhiên có kết quả chính xác không thể đoán trước, nhưng tập hợp mọi kết quả có thể xảy ra — không gian mẫu Ω\Omega — thì biết trước. Một kết cục có thể xảy ra được gọi là một kết cục đơn lẻ, và bất kỳ tập hợp kết cục nào ta quan tâm, chẳng hạn "xúc xắc ra số chẵn", được gọi là một biến cố AA. Xác suất gán cho nó một số P(A)P(A) nằm giữa 00 và 11 để đo mức độ khả năng biến cố đó xảy ra, với P(A)=0P(A) = 0 nghĩa là không thể và P(A)=1P(A) = 1 nghĩa là chắc chắn.

Một vòng quay tròn với các cung màu bằng nhau và kim hiện đang ở 252 độ tính từ đỉnh.
Một vòng quay được chia thành các cung bằng nhau và được quay; kim dừng lại ở một góc θ\theta tính từ đỉnh. Nếu biến cố AA là cung trải dài 9090 độ trong tổng số 360360 độ, thì theo tính đối xứng P(A)=90360=14P(A) = \frac{90}{360} = \frac{1}{4}, đúng bằng tỉ lệ phần vòng tròn mà cung đó chiếm.

Phổ thôngKhông gian mẫu và xác suất cổ điển

Định nghĩa: Không gian mẫu và biến cố

Không gian mẫu Ω\Omega của một phép thử ngẫu nhiên là tập hợp mọi kết cục có thể xảy ra. Một biến cố là bất kỳ tập con A⊆ΩA \subseteq \Omega; nó "xảy ra" đúng khi kết cục thực tế của phép thử nằm trong AA.

P(A)=∣A∣∣Ω∣P(A) = \frac{|A|}{|\Omega|}

Ở đây ∣A∣|A| kí hiệu số kết cục thuộc biến cố AA (giả sử Ω\Omega hữu hạn), còn ∣Ω∣|\Omega| kí hiệu tổng số kết cục trong không gian mẫu. Công thức này — đôi khi gọi là định nghĩa xác suất cổ điển (hay Laplace) — chỉ áp dụng khi mọi kết cục trong Ω\Omega đồng khả năng; chẳng hạn, cả 66 mặt của một con xúc xắc cân đối hay cả 5252 lá bài của một bộ bài đã xáo kỹ.

P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(A∩B)P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B)

Với hai biến cố AA và BB, quy tắc cộng này tính đến việc các kết cục trong A∩BA \cap B được đếm một lần trong P(A)P(A) và một lần trong P(B)P(B), nên phần chung P(A∩B)P(A \cap B) phải bị trừ đi một lần để tránh đếm trùng. Khi AA và BB không thể xảy ra đồng thời, A∩B=∅A \cap B = \varnothing, nên P(A∩B)=0P(A \cap B) = 0 và quy tắc rút gọn thành P(A∪B)=P(A)+P(B)P(A \cup B) = P(A) + P(B). Một mối quan hệ khác, tính độc lập, xảy ra khi biết một biến cố không cho thêm thông tin gì về biến cố kia; về mặt đại số, điều này được định nghĩa bởi P(A∩B)=P(A)⋅P(B)P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B).

Các mối quan hệ đặc biệt giữa hai biến cố
Mối quan hệĐiều kiện xác địnhCông thức tương ứng
Xung khắcA∩B=∅A \cap B = \varnothingP(A∪B)=P(A)+P(B)P(A \cup B) = P(A) + P(B)
Độc lậpP(A∩B)=P(A)⋅P(B)P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B)P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(A)P(B)P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A) P(B)
Biến cố bất kỳ—P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(A∩B)P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B)

Đại họcPhát biểu chặt chẽ và chứng minh

Với hai biến cố bất kỳ A,B⊆ΩA, B \subseteq \Omega trong một không gian mẫu hữu hạn, P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(A∩B)P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B).

Vì sao đúng?

Đơn giản cộng P(A)P(A) và P(B)P(B) sẽ đếm mỗi kết cục thuộc cả hai biến cố hai lần — một lần trong P(A)P(A) và một lần trong P(B)P(B) — nên phần chung P(A∩B)P(A \cap B) phải bị bỏ bớt đúng một lần để sửa lại số đếm.

Chứng minh

Bước 1 (chia hợp thành các phần rời nhau): tách A∪BA \cup B thành ba phần rời nhau đôi một: A∖BA \setminus B (kết cục chỉ thuộc AA), A∩BA \cap B (kết cục thuộc cả hai), và A∩BA \cap BB∖AB \setminus A (kết cục chỉ thuộc BB). Mỗi kết cục của A∪BA \cup B rơi vào đúng một trong ba phần này.

Bước 2 (đếm hợp bằng quy tắc cộng cho các tập rời nhau): vì ba phần rời nhau đôi một, số kết cục thỏa ∣A∪B∣=∣A∖B∣+∣A∩B∣+∣B∖A∣|A \cup B| = |A \setminus B| + |A \cap B| + |B \setminus A|.

Bước 3 (biểu diễn ∣A∣|A| và ∣B∣|B| qua cùng ba phần đó): tương tự, ∣A∣=∣A∖B∣+∣A∩B∣|A| = |A \setminus B| + |A \cap B| (tách AA theo việc có giao với BB hay không) và ∣B∣=∣B∖A∣+∣A∩B∣|B| = |B \setminus A| + |A \cap B| (tách BB tương tự). Cộng hai đẳng thức này cho ∣A∣+∣B∣=∣A∖B∣+∣B∖A∣+2∣A∩B∣|A| + |B| = |A \setminus B| + |B \setminus A| + 2|A \cap B|.

Bước 4 (kết hợp và chia cho ∣Ω∣|\Omega|): so sánh Bước 2 và Bước 3, ∣A∣+∣B∣−∣A∩B∣=∣A∖B∣+∣B∖A∣+∣A∩B∣=∣A∪B∣|A| + |B| - |A \cap B| = |A \setminus B| + |B \setminus A| + |A \cap B| = |A \cup B|. Chia cả hai vế cho ∣Ω∣|\Omega| và áp dụng công thức xác suất cổ điển P(A)=∣A∣∣Ω∣P(A) = \frac{|A|}{|\Omega|} cho từng số hạng cho đúng P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(A∩B)P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B).

Cho Ω=Ω1×Ω2\Omega = \Omega_1 \times \Omega_2 là không gian mẫu dựng từ hai không gian mẫu hữu hạn, đồng khả năng, độc lập, với mm kết cục trong không gian thứ nhất và nn kết cục trong không gian thứ hai. Với các biến cố A⊆Ω1A \subseteq \Omega_1 và B⊆Ω2B \subseteq \Omega_2, kí hiệu A∩BA \cap B cho biến cố kết cục thứ nhất nằm trong AA và kết cục thứ hai nằm trong BB, P(A∩B)=P(A)⋅P(B)P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B).

Vì sao đúng?

Chọn một kết cục thỏa cả AA và BB một cách độc lập là một quá trình đếm hai bước (quy tắc nhân trong đếm), nên số cặp thuận lợi đơn giản là tích của số kết cục thuận lợi ở mỗi thành phần.

Chứng minh

Bước 1 (thiết lập việc đếm): gọi ∣A∣=a|A| = a và ∣B∣=b|B| = b. Một kết cục của Ω=Ω1×Ω2\Omega = \Omega_1 \times \Omega_2 thỏa cả hai điều kiện là một cặp (ω1,ω2)(\omega_1, \omega_2) với ω1∈A\omega_1 \in A và ω2∈B\omega_2 \in B.

Bước 2 (áp dụng quy tắc nhân trong đếm): chọn ω1\omega_1 có thể thực hiện theo aa cách và, độc lập với lựa chọn đó, ω2\omega_2 có thể thực hiện theo bb cách, nên theo quy tắc nhân trong đếm có a⋅ba \cdot b cặp thuận lợi.

Bước 3 (chia cho tổng số kết cục): tổng không gian mẫu có m⋅nm \cdot n kết cục đồng khả năng, nên P(A∩B)=abmnP(A \cap B) = \frac{ab}{mn}.

Bước 4 (phân tích thành thừa số): viết lại abmn=am⋅bn=P(A)⋅P(B)\frac{ab}{mn} = \frac{a}{m} \cdot \frac{b}{n} = P(A) \cdot P(B), vì P(A)=a/mP(A) = a/m và P(B)=b/nP(B) = b/n theo công thức xác suất cổ điển, điều này chứng minh khẳng định.

Đại họcỨng dụng thực tiễn và Ví dụ minh họa

Xác suất cổ điển cùng quy tắc cộng và quy tắc nhân là phép tính hàng ngày trong kiểm soát chất lượng (khả năng một lô hàng có lỗi), tài chính (khả năng ít nhất một trong vài khoản đầu tư độc lập bị lỗ), di truyền học (khả năng nhận một tính trạng từ các alen độc lập), và khoa học máy tính (khả năng xảy ra va chạm băm hay một phép kiểm thử ngẫu nhiên thất bại). Hai ví dụ dưới đây áp dụng quy tắc cộng và quy tắc nhân với các con số cụ thể.

Ví dụ: Khảo sát học ngoại ngữ

Trong một trường có 200200 học sinh, có 120120 học tiếng Pháp, 8080 học tiếng Tây Ban Nha, và 3030 học cả hai thứ tiếng. Tìm xác suất để một học sinh được chọn ngẫu nhiên học tiếng Pháp hoặc tiếng Tây Ban Nha.

Lời giải

Bước 1: gọi AA là "học tiếng Pháp" và BB là "học tiếng Tây Ban Nha", nên ∣Ω∣=200,  ∣A∣=120,  ∣B∣=80,  ∣A∩B∣=30|\Omega| = 200,\; |A| = 120,\; |B| = 80,\; |A \cap B| = 30.

Bước 2: vì "tiếng Pháp hoặc tiếng Tây Ban Nha" là biến cố A∪BA \cup B, quy tắc cộng cho P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(A∩B)P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B).

Bước 3: thay các xác suất cổ điển vào, P(A∪B)=120200+80200−30200=170200P(A \cup B) = \frac{120}{200} + \frac{80}{200} - \frac{30}{200} = \frac{170}{200}, rút gọn thành 1720=0.85\frac{17}{20} = 0.85.

Ví dụ: Đoán hai câu hỏi trắc nghiệm độc lập

Một học sinh đoán ngẫu nhiên hai câu trắc nghiệm độc lập. Câu 1 có 44 lựa chọn với đúng một đáp án đúng, còn câu 2 có 55 lựa chọn với đúng một đáp án đúng. Tìm xác suất để học sinh đoán đúng cả hai câu.

Lời giải

Bước 1: gọi AA là "đoán đúng câu 1" và BB là "đoán đúng câu 2"; vì mỗi lựa chọn có khả năng được chọn như nhau, P(A)=14P(A) = \frac{1}{4} và P(B)=15P(B) = \frac{1}{5}.

Bước 2: việc đoán ở hai câu không ảnh hưởng lẫn nhau, nên AA và BB độc lập, và quy tắc nhân áp dụng: P(A∩B)=P(A)⋅P(B)P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B).

Bước 3: thay các giá trị ở Bước 1 vào, P(A∩B)=14⋅15=120P(A \cap B) = \frac{1}{4} \cdot \frac{1}{5} = \frac{1}{20}, nên khả năng đoán đúng cả hai chỉ là 5%5\%.

Gieo một con xúc xắc sáu mặt cân đối một lần. Hỏi P(A)P(A), xác suất để kết quả là một số nguyên tố, trong đó A={2,3,5}A = \{2, 3, 5\}, bằng bao nhiêu?

Trong số 4040 học sinh, có 1818 chơi cờ vua, 1515 chơi cờ vây, và 66 chơi cả hai. Xác suất để một học sinh được chọn ngẫu nhiên chơi cờ vua hoặc cờ vây là bao nhiêu?

Tung một đồng xu cân đối hai lần. Gọi AA là "lần tung thứ nhất ra mặt ngửa" và BB là "lần tung thứ hai ra mặt ngửa". Vì hai lần tung không ảnh hưởng lẫn nhau, P(A∩B)P(A \cap B) thì bằng bao nhiêu?

Một nhà máy có hai máy hoạt động hoàn toàn độc lập. Mỗi máy có 10%10\% khả năng tạo ra sản phẩm lỗi trong một lần chạy. Xác suất để cả hai máy đều không tạo ra sản phẩm lỗi là bao nhiêu?

Tài liệu tham khảo

  1. Sheldon Ross (2019). A First Course in Probability
  2. Joseph K. Blitzstein, Jessica Hwang (2019). Introduction to Probability